1. 서론

「대한민국 헌법」 제34조 제1항은 모든 국민의 인간다운 생활을 할 권리를 규정하고 있으며, 이동의 자유는 이러한 권리를 보장하기 위한 전제조건이다. 그러나 고령자, 장애인, 어린이, 임산부, 영유아 동반자 등 교통약자는 신체 능력의 제한, 장애, 피보호자의 존재와 같은 제약으로 인해 이동의 자유를 온전하게 누리는 데 어려움을 겪는다. 대한민국은 저출산･고령화로 인해 총 인구는 감소하는 반면, 고령자와 장애인 인구 비중은 지속적으로 증가하고 있다. 고령자 비율은 2022년 17.4%에서 2040년 34.3%로 상승하여 초고령사회로의 전환이 가속화될 것으로 예측되며(국가데이터처, 2023), 신규 등록 장애인 중 고령자 비중 또한 꾸준히 증가하고 있다(김정석 등, 2017; 이민경 등, 2024). 이러한 인구구조 변화는 교통약자의 이동권 보장과 지원 확대의 필요성을 시사한다.

교통약자의 이동권을 보장하기 위한 국가적 차원의 노력은 2006년 1월 「교통약자의의 이동편의 증진에 관한 법률」시행을 계기로 본격화되었다. 이 법은 교통약자의 이동권을 명문화한 최초의 법률로, 교통 서비스 개선과 인프라 보완을 통해 이동권을 보장하고 사회참여와 교통복지를 증진하는 것을 목적으로 한다(제1조). 이 법은 현재에도 대중교통 및 이동편의시설 개선의 제도적 근거로 기능하고 있으며, 이에 따라 2007년부터 5년 단위의 교통약자 이동편의 증진계획이 수립되어 관련 정책이 추진되고 있다.

이러한 제도적 기반 위에서 저상버스의 단계적 도입은 교통약자 이동권을 실질적으로 보장하기 위한 핵심 정책 수단으로 추진되어 왔다. 저상버스는 휠체어 이용자와 고령자 등의 승･하차 편의를 직접적으로 개선하는 대표적 물리적 접근성 강화 수단으로 평가되며(Black and Mateyka, 1976), 이에 따라 국토교통부(2022)는 단계적 보급 계획을 통해 2026년까지 서울특별시 버스의 90%를 저상버스로 대체하는 것을 목표로 제시하였고, 서울특별시(2025)는 2032년까지 모든 시내버스의 저상버스 대체를 추진하고 있다. 그러나 기존 버스의 잔여 사용 연한과 국비･지방비 매칭 구조에 따른 보조금 한계(박용규, 2023; 안태호, 2023) 등 현실적 제약으로 단기간 내 일괄 교체는 어렵다. 실제로 서울특별시의 2021~2025년 저상버스 도입은 연평균 약 250대 수준에 그치고 있어(서울특별시, 2023b), 100% 도입 목표를 달성하려면 약 2,000대의 추가 도입과 함께 최소 8년 이상이 더 소요될 것으로 예상된다. 따라서 한정된 도입 가능 대수를 어느 공간에 우선 배치할 것인가에 대한 전략적 접근이 필수적이다.

이와 관련하여 기존 연구는 저상버스 도입 및 보급 확대를 위한 두 가지 접근을 발전시켜왔다. 우선 정류장 인근 환경적 특성, 교통약자의 거주 및 통행 분포를 공간적으로 분석하여 저상버스의 보급 현황을 진단하는 접근이 진행되었다. 정헌영･이상용(2013)은 지형적 경사도와 저상버스 운행 여건을 반영한 '이동지수'를 제안하여 장애인 거주 분포 기반 잠재 수요 대비 공급 수준을 평가하고, 교통약자의 이동 여건이 낮은 지역을 확인하였다. 이후 박지호･남광우(2015)는 GIS 버퍼 분석을 통해 정류장별 교통약자 거주 밀도와 주요 방문 시설 수를 산출하고 저상버스 운행률과 교차 분석하여 버스 노선의 수요-공급 불일치를 규명하였다. 이와 함께 계량 모형을 통해 한정된 자원 배분의 우선순위를 산정하는 접근도 이루어졌다. 이창현 등(2014)은 설문 기반 교통약자 O/D 자료에 선형계획법을 적용하여 노선별 적정 도입 대수를 도출하였고, 이후 윤상희 등(2017)은 회귀분석과 시계열 분석을 통해 장애인 콜택시 이용 패턴과 생활권 데이터의 상관관계를 파악하고 자치구별 우선 공급 순위를 도출하였다. 최근 저상버스 관련 연구는 단순한 양적 확대를 넘어 교통약자의 실질적 수요와 편의를 다각적으로 보장하는 방향으로 확장되고 있다. 빅데이터를 접목하여 통행 패턴에 맞춘 배차를 최적화하고 탑승 예약 시스템을 구축하는 등 운영 효율성을 제고하려는 시도가 이루어졌으며(민재홍 등, 2018; 허성수 등, 2018), 당사자 관점의 버스 접근성을 체계적으로 진단하거나(김승준･류청한, 2023) 저상버스 확대 도입에 대한 지불의사액을 추정하여 경제적 타당성을 검증하는(장승화 등, 2025) 등 정책의 거시적 기반을 보강하는 연구도 수행되었다. 그러나 이들 연구는 미시적 구역이나 구간 단위에서의 국지적 수요-공급 불균형을 정밀하게 포착하지 못하였으며, 보급률의 양적 증대에 초점을 두어 한정된 도입 자원이라는 현실적 제약을 충분히 반영하지 못하였다는 한계가 있다.

따라서 본 연구의 목적은 제한된 저상버스 도입 여건 하에서 서로 다른 배치 전략이 이용 형평성 개선에 미치는 영향을 격자 및 구간 단위에서 실증적으로 비교･분석하고, 이를 바탕으로 정책 설계의 방향을 제시하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 2023년 서울특별시를 시공간적 범위로 설정하여 교통약자 수요와 저상버스 공급 간 불균형이 나타나는 격자 및 구간을 식별한 뒤, 해당 공간을 중심으로 교통약자 수요를 고려한 배치 전략과 그렇지 않은 전략을 설정하여 시나리오 분석을 수행한다. 이를 통해 단순한 보급 확대를 넘어 교통약자의 실제 수요에 기반한 배치 전략의 중요성을 실증함으로써, 서울특별시뿐만 아니라 타 지역에서도 저상버스 도입 효과를 제고하기 위한 함의를 도출하고자 한다.

2. 선행연구 검토

1) 교통 분야 형평성 관련 연구

교통 정책은 단순히 교통 서비스의 공급을 넘어 기회와 자원의 배분 구조를 형성한다는 점에서 본질적으로 형평성의 문제와 연결된다. Van Wee and Geurs(2011)는 형평성을 교통정책 평가에서 단순한 분배 상태가 아닌, 분배에 대한 도덕적 판단을 포함하는 규범적 개념으로 정의한다. 이들에 따르면 개인은 자신이 필요로 하는 서비스나 목적지에 대해 동일한 접근성을 갖지 못하며, 이러한 차이가 항상 부당한 것은 아니지만 특정 서비스의 공간적 분포는 불공정하다고 여겨질 수 있다. 따라서 위치에 따른 접근성의 차이뿐만 아니라 가장 불리한 집단이 가지는 접근성의 절대적 수준 또한 도덕적 판단의 대상으로 다루어져야 한다. Litman(2017) 또한 교통 서비스 수준이 고용･교육･의료 등 주요 활동에 대한 접근성을 결정함으로써 개인의 삶의 기회를 형성하고, 교통계획에 수반되는 막대한 공공 자원의 배분이 장기적 공간 불평등에 영향을 미친다는 점에서, 형평성 고려가 교통정책 평가의 필수 분석 요소임을 강조한다.

형평성의 개념은 일반적으로 수평적 형평성(horizontal equity)과 수직적 형평성(vertical equity)으로 구분된다. 수평적 형평성은 동일한 조건에 있는 개인이나 집단은 동일하게 대우받아야 한다는 원칙이며, 수직적 형평성은 상이한 조건에 있는 집단을 차등적으로 대우해야 한다는 원칙으로 사회 구성원 간 소득･부 등 자원 분배의 격차를 정당화하고 조정하는 문제와 관련된다(노시학, 2014). 이러한 수직적 형평성은 Rawls(1971)가 제시한 차등의 원칙에 이론적 기반을 두는데, 이 원칙에 따르면, 사회･경제적 불평등은 최소수혜자의 상황을 개선하는 경우에만 정당화될 수 있다. 이는 분배의 정당성이 평균적 효율성이나 형식적 평등이 아닌, 최하위 집단의 조건을 얼마나 향상시키는지에 의해 판단되어야 함을 의미한다. 이러한 관점은 사회적 취약 계층의 기회와 조건을 우선적으로 고려해야 한다는 분배 정의의 규범적 근거로 이해될 수 있다(이준호, 2020). 이러한 관점에서 저상버스의 배치는 단순한 운송 효율성의 문제가 아니라 교통약자의 이동 조건을 개선하기 위한 분배 정의의 문제이며, 모든 노선에 동일 비율로 배치하기보다 이동 취약성이 높거나 교통약자 수요가 집중된 구간에 우선적으로 배치될 때 수직적 형평성의 원칙에 부합한다.

2) 저상버스 도입 필요성 및 효과 관련 연구

저상버스 도입 필요성에 관한 연구는 주로 교통약자의 이동권 보장과 대중교통 이용 활성화의 관점에서 진행되어 왔다. 저상버스 도입이 본격화되기 시작한 2000년대 초기 연구는 저상버스가 교통약자의 이용 편의에 미치는 영향을 규명하는 데 집중해왔다. 김지영 등(2008)은 서울특별시 종로 지역에서 현장조사를 통해 고상버스와 저상버스 간 승하차 시간의 차이를 비교하였고, 그 결과 저상버스의 평균 승하차 시간을 단축효과를 확인하였으며, 특히 고령자에게 그 효과가 두드러짐을 밝혔다. 그러나 이러한 초기 연구는 버스 승하차 과정에서의 편의만을 고려하며, 저상버스에 대한 교통약자의 인식 및 정책적 효과에 대한 분석은 부재하였다.

2010년대에 들어서면서 관련 연구는 저상버스의 단순한 물리적 도입을 넘어서, 교통약자가 대중교통 서비스에서 경험하는 주관적 인식과 이를 바탕으로 한 정책적 기반 구축에 관한 논의로 확장되었다. 윤판 등(2010)은 광주광역시 내 교통약자 관련 시설의 현황과 문제점을 분석하고, 교통약자의 이동 편의 증진을 위한 정책 방향을 제시하였다. 특히 저상버스를 교통약자의 기본권 확대를 위한 필수 수단으로 규정하고, 그 실효성 있는 도입을 위해 구매 보조금 지원과 운행 사업자에 대한 인센티브 제공 등 제도적 여건 조성이 선행되어야 함을 강조하였다. 김인숙 등(2012)은 교통약자들의 시내버스 이용률은 약 75.8~84.4% 수준으로 비교적 높은 편이고, ‘승･하차 과정에서의 편리함'이 교통약자가 저상버스를 이용하는 주요 이유이며, 운행 대수 부족이 이용 불편의 원인이 되고 있음을 확인하였다. 이는 시내버스 노선에서 저상버스 확충이 교통약자의 이용 활성화를 유도할 수 있음을 시사하며, 저상버스 도입의 양적 차원을 넘어 수요에 부응하는 공급 확대가 필요함을 보여준다.

그러나 기존 연구들은 교통약자의 수요가 공간적으로 어떻게 분포하는지와 현행 저상버스 배치가 이러한 수요와 어느 정도 부합하는지를 분석하지 못하였다는 한계를 지닌다.

3) 저상버스 도입･운영 개선 방안 연구

2010년대 중반 이후, 저상버스 배치의 공간적 우선순위를 도출하려는 시도가 본격화되었다. 이러한 연구는 교통약자의 거주 분포･활동･통행 특성에 대한 고려를 강조하면서 진행되어 왔으며, 분석 단위에 따라 면(Areal) 단위 연구와 선형(Linear) 단위 연구로 구분할 수 있다.

면 단위 연구에서는 자치구와 같은 행정 단위가 공간 분석의 기본 단위로 활용되었다. 윤상희 등(2017)는 서울특별시 내 교통약자의 생활권과 생활패턴을 회귀분석과 시계열 분석을 통해 검토하여, 장애인 생활권의 영향 요인과 이동 수요가 집중되는 시간대를 도출하였다. 그 결과 노원구, 관악구, 강서구 등 7개 자치구를 중심으로 저상버스 노선 확충의 필요성을 제시하고, 시간대별 배차 전략도 함께 제안하였다. 그러나 분석 단위가 자치구라는 광범위한 행정 구역에 머물러 실제 취약 지점을 세밀하게 도출하지 못하였다는 한계를 지닌다.

한편 선형 단위 연구에서는 버스 노선이 기본 분석 단위로 활용되었다. 이창현 등(2014)는 전라북도 전주시 내 교통약자의 이동 패턴을 바탕으로 저상버스 우선 도입 노선의 순위를 선정한 후, 이를 기존 저상버스 투입 노선과 비교하여 현행 배치가 실제 교통약자 수요와 괴리되어 있음을 지적하였다. 박지호･남광우(2015)는 부산광역시 내 교통약자의 거주 분포와 통행 목적을 바탕으로 노선 단위 저상버스 이용 형평성을 평가하여, 교통약자 거주 수요는 낮으나 방문 지점이 많은 노선 집단에 부산광역시 저상버스 보유 노선의 60%가 해당함을 확인하였다. 그러나 이러한 노선 단위 분석은 각 노선을 개별적으로 평가하므로, 다수의 노선이 동일한 경로를 공유하는 상황을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 지닌다.

4) 차별점

저상버스의 이용 형평성 및 도입 효과에 관한 선행연구를 검토한 결과, 면 단위 분석은 교통약자의 거주･활동･통행 분포를 반영하였음에도 공간 단위가 자치구 등 광역에 머물러 취약 지점을 세밀하게 도출하지 못하였다(윤상희 등, 2017). 한편 선형 단위 분석은 각 노선을 개별 단위로 평가하는 특성상 여러 노선이 동일한 경로를 공유하는 상황을 충분히 반영하지 못하였다(이창현 등, 2014; 박지호･남광우, 2015). 더불어 선행연구는 저상버스 부족 지역 및 노선을 도출하는 과정에서 지자체의 예산 제약에 따른 도입 가능 대수를 충분히 고려하지 못하였다.

따라서 본 연구는 면 단위 분석에 100m×100m 격자를 공간 단위로 활용하여 미시적 취약 지점을 도출하고, 선형 단위 분석에서는 서로 다른 지역생활권을 연결하는 구간을 분석 단위로 설정하여 해당 구간을 운행하는 모든 노선의 저상버스 보유 현황을 종합적으로 고려함으로써 생활권 간 이동에서의 이용 형평성을 검토한다. 또한 2021~2025년 서울특별시의 저상버스 지원금 규모와 도입 통계를 활용하여 연간 도입 가능 대수를 시나리오 분석의 제약 조건으로 설정한다. 이를 통해 취약 격자 및 구간을 통과하는 노선에 한정된 규모의 저상버스가 도입될 때의 형평성 개선 효과를 정량적으로 확인함으로써, 도시 교통 정책 수립의 기초 자료를 제공하는 데 본 연구의 차별성을 둔다.

3. 연구방법

1) 연구의 시공간적 범위

본 연구는 단순한 양적 보급 정책을 넘어 수요 맞춤형 배치 전략의 실효성을 검증하기 위하여, 대중교통 인프라의 고도화와 저상버스 도입을 선도해 온 서울특별시를 사례 지역으로 선정하였다. 본 연구의 공간 분석 모형은 노선별 시내버스 및 저상버스 운영 자료와 교통약자 통행 자료의 연계를 전제로 하므로, 관련 자료의 구득이 용이하고 체계적으로 구축되어 있는 2023년을 분석 시점으로 설정함으로써 분석의 정밀성과 실증 연구로서의 학술적 타당성을 함께 확보하고자 하였다.

이러한 시공간적 범위 하에서, 본 연구는 교통약자의 거주 및 활동 수요와 저상버스 공급 간의 불균형을 다층적으로 진단하기 위해 분석 단위를 격자 단위와 구간 단위로 구분하였다. 격자 단위 분석에서는 100m×100m 격자를 기본 공간 단위로 활용하였으며, 버스정류장을 중심으로 반경 200m의 버퍼를 서비스 권역으로 정의하였다. 일반적으로 버스정류장 서비스 권역은 대중교통수단 선택 확률의 저하 임계점 및 실증 분석에 근거하여 400~500m로 설정되어 왔으나(김성희 등, 2001; 김경환 등, 2010), 본 연구는 교통약자의 보행 특성을 반영하여 이를 200m로 조정하였다. 이는 고령자의 평균 보행속도가 성인 자유보행속도(1.6m/s)의 절반에 해당하는 0.73m/s 수준이라는 점(홍해리 등, 2011)에 근거해 비 교통약자의 5분 도보권 400m를 약 200m로 환산한 결과이며, 박지호･남광우(2015)가 부산광역시 분석에서 채택한 기준과도 일치한다. 이를 통해 교통약자의 거주 및 활동 분포와 저상버스 공급 간의 공간적 불균형을 파악하고, 교통약자 밀집 지역 대비 저상버스 공급이 상대적으로 부족한 취약 격자를 도출하였다. 이를 통해 교통약자의 거주 및 활동 분포와 저상버스 공급 간의 공간적 불균형을 파악하고, 교통약자 밀집 지역 대비 저상버스 공급이 상대적으로 부족한 취약 격자를 도출하였다.

한편 격자 단위 분석만으로는 지역 간 이동 시 통행 경로 전반에서의 저상버스 서비스 수준을 확인할 수 없으므로, 본 연구는 버스 이용객의 광역적 통행 특성을 반영하고자 서울특별시 내 ‘지역생활권 간 연결 구간’을 추가 분석 단위로 설정하였다. 지역생활권은 주민의 일상적 활동이 이루어지는 공간 범위로, 지형･도로망･교통 및 기반시설 등을 종합적으로 고려하여 3~5개 내외의 행정동을 클러스터링한 서울시 공식 도시계획 「2030 서울생활권계획」상의 공간 단위이다(서울특별시, 2018; 서울특별시, 2023a). 본 연구는 이를 차용하여 단일 생활권 내부가 아닌 서로 다른 지역생활권을 잇는 연결 구간 단위로 저상버스 서비스를 평가하였다. 이를 통해 연결 구간별 저상버스 공급 비율과 교통약자 통행 수요를 비교함으로써 수요 대비 공급이 부족한 이용 형평성 취약 구간을 도출하였다.

2) 데이터 및 전처리

(1) 데이터

격자 단위 분석을 위해 본 연구는 교통약자의 거주와 활동 분포를 반영할 수 있는 인구･통행 자료를 활용하였다. 거주 분포는 국토지리정보원의 2023년 100m 격자 단위 65세 이상 고령자 인구와 서울특별시의 2023년 행정동 단위 장애인 등록인구를 통해 구축하였다. 활동 분포는 서울특별시의 2023년 집계구 단위 65세 이상 고령자 생활인구와 서울시설공단의 2023년 10월 4일~10월 31일 행정동 단위 장애인 콜택시 호출 지점 자료를 활용하여 격자 단위로 재구성하였다.

장애인 콜택시와 저상버스는 교통약자의 이동권 보장을 목적으로 도입된 정책 수단이다. 이때 교통약자는 저상버스 보급의 부족 및 기존 교통 시설의 이용 제약으로 인해 일상 통행에서 대중교통 이용에 어려움을 겪으며, 장애인 콜택시는 이들의 실질적 대체 수단으로 기능하고 있다(조은별･이다겸, 2024; 서민지･박지현, 2025; 최민서, 2026). 이는 장애인 콜택시 호출의 공간적 분포가 교통약자가 실제로 이동하고자 하는 활동 장소 및 통행 구간을 보여줄 수 있음을 시사하며, 이러한 관점에서 장애인 콜택시 데이터는 일반 대중교통 이용이 제한된 교통약자의 실제 활동 및 통행 수요를 공간적으로 반영하는 대리 변수로 활용할 수 있다. 또한 장애인 콜택시는 장애인이 주요 서비스 대상으로 운영되나, 일부 지자체에서는 고령자까지 이용 대상을 확대 운영하고 있어¹⁾, 이동 제약이 큰 교통약자 집단 전반의 활동 및 통행 수요를 일정 부분 반영하는 자료로 볼 수 있다. 다만 콜택시 호출 빈도는 순수 통행 수요뿐 아니라 지자체의 서비스 공급량, 배차 대기시간, 이용 자격 제한 등 비수요적 요인에 의해 제약될 수 있어, 잠재 수요로의 일반화에는 구조적 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 해당 데이터는 이동 제약 계층의 활동 장소의 기반이 되는 기종점 정보 및 통행을 객관적으로 제시하는 실증적 자료로서의 가치를 지닌다. 이에 본 연구는 이러한 한계를 인지한 상태에서 콜택시 호출 자료를 수요 대리 지표로 채택하였으며, 거주인구･활동인구･콜택시 호출 지점으로 구성된 수요 대리 속성을 이변량 국지적 Moran's I 분석에 활용하였다.

구간 단위 분석에서는 대중교통 통행 수요의 공간적 분포를 파악하기 위해 장애인 콜택시 호출 정보²⁾를 활용하였다. 호출 지점과 도착 지점의 기종점 정보를 생활권 간 이동 구간에 대응시켜 구간 단위 수요 대리 속성을 구축하였으며, 이는 사분면 분석과 마할라노비스 거리 기반 이상치 탐지의 수요 데이터로 활용되었다.

한편, 본 연구는 서울특별시 제공 2023년 시내버스 노선 및 저상버스 보유 현황 자료를 활용하여 격자 및 구간 단위의 버스 공급 수준을 구축하였다. 2023년 기준 서울시 시내버스는 406개 노선, 7,399대가 운행 중이었으며, 이 중 저상버스는 4,850대였다. 분석 대상은 저상버스 보유 정보가 명확한 간선･지선･순환 버스 343개 노선으로 한정하였으며, 해당 노선의 버스 인가대수 대비 저상버스 비율을 격자 및 구간 단위에서 산정하여 각각 이변량 국지적 Moran's I 분석과 사분면 분석의 공급 데이터로 활용하였다(그림 1).

그림 1.

연구 모식도

(2) 데이터 전처리 과정

집계구 단위 고령자 생활인구, 행정동 단위 장애인 등록인구 및 장애인 콜택시 하차 건수 자료는 본 연구의 분석 단위인 100m×100m 격자와 공간 해상도가 일치하지 않는다. 이에 공간 단위를 일치시키고 원시 자료의 분석 왜곡을 최소화하기 위해 대시메트릭 기법을 적용하여 자료를 격자 단위로 재분배하였다. 이때 교통약자 수요를 거주 기반 수요와 활동 기반 수요로 구분하여 각각 상이한 보조 자료와 가중치를 적용하였다.

대시메트릭 기법은 집계 구역 내 인구가 균등 분포한다는 비현실적 가정에 의존하는 단순 면적 가중 방식의 한계를 보완하기 위해, 인구분포와 상관된 보조자료를 활용하여 원자료를 더 세밀한 공간 단위로 재분배하는 면적 보간 기법이다(Semenov-Tian-Shansky, 1928; Wright, 1936). 특히 토지이용, 건축물 등 보조자료를 다층적으로 활용하여 용도별 가중치를 차등 적용하는 대시메트릭 접근은 단일 보조자료에 기반한 방식에 비해 인구분포의 이질성을 보다 현실적으로 반영할 수 있다(Eicher and Brewer, 2001; Mennis, 2003; 이석준 등, 2014). 본 연구는 이러한 흐름에 따라 건축물 연면적과 함께 거주유형별･외출 목적별 비율을 보조자료로 다층적으로 활용하는 방식의 대시메트릭 기법을 적용하였다.

구체적으로 거주 기반 수요인 장애인 등록인구의 분배에는 행정안전부의 2023년 서울시 건축물 자료와 2024년 장애인실태조사 마이크로데이터에서 추출한 거주유형별 비율을 보조 자료로 활용하였다. 각 행정동 내 주거용 건축물의 연면적을 산출한 후 거주유형별 가중치를 적용하여 격자별 주거 가용 용량을 계산하였으며, 행정동 단위의 총 등록인구를 각 격자의 가용 용량 비율에 따라 비례 할당함으로써 거주 공간 밀집도를 반영하였다. 활동 기반 수요인 고령자 생활인구와 장애인 콜택시 하차 건수의 분배에는 행정안전부의 2023년 서울시 건축물 자료와 2021년 교통약자 이동편의 실태조사의 외출 목적 조사 결과를 보조 자료로 활용하였다. 각 격자 내 비주거용 건축물의 용도별 연면적에 외출 목적별 비율을 적용하여 격자별 활동 가용 용량을 산출하였으며, 이를 바탕으로 집계구 및 행정동 단위의 생활인구와 하차 건수를 각 격자에 재분배하였다.

이러한 대시메트릭을 통해 산출된 100m 격자 단위 지표는 단순 면적 비례 할당이 지니는 공간적 과대･과소 추정 오류를 통제하고, 교통약자의 생활 공간 구조를 현실적으로 대리하는 수요 지표로 활용하였다. 교통약자 대시메트릭 결과는 그림 2와 같다.

그림 2.

교통약자 대시메트릭 결과

한편 본 연구는 저상버스 공급 수준을 격자 단위와 구간 단위에서 각각 산정하였다. 격자 단위에서는 교통약자가 일상적으로 접근 가능한 버스 서비스 수준을 반영하기 위해 정류장 기반 접근성을 고려하였다. 먼저 모든 버스 정류장을 대상으로 각 정류장에 정차하는 노선의 전체 버스 인가대수와 저상버스 인가대수를 정리하였다. 이후 각 정류장을 중심으로 반경 200m의 서비스 권역을 설정하고, 해당 권역에 포함되는 격자에 정류장별 인가대수를 할당하였다. 하나의 격자가 둘 이상의 정류장 서비스 권역에 포함되는 경우에는 해당 격자가 복수의 정류장을 통해 버스 서비스에 접근할 수 있음을 반영하여 모든 정류장의 인가대수를 합산하였다. 집계된 격자별 전체 버스 대수와 저상버스 대수를 바탕으로 격자 단위 저상버스 비율을 산출하였다(그림 3).

그림 3.

격자단위 저상버스 비율 (%)

구간 단위에서는 생활권 간 이동을 가능하게 하는 노선 기반 연결성을 반영하기 위해 버스 인가대수 정보를 생활권 연결구간 단위로 재구성하였다. 각 버스 노선은 다수의 정류장을 경유하며, 각 정류장은 특정 생활권에 속하므로 하나의 노선은 여러 생활권을 순차적으로 통과하며 이를 연결한다. 이에 따라 두 개 이상의 생활권을 경유하는 노선에 대해서는 경유한 생활권 간의 모든 조합을 생활권–생활권 연결구간으로 정의하였다. 이는 동일 노선을 통해 환승 없이 직접 이동이 가능한 생활권 쌍을 의미한다. 연결구간별 저상버스 인가대수는 해당 구간을 형성하는 노선의 저상버스 인가대수를 부여하는 방식으로 산정하였으며, 동일 연결구간에 여러 노선이 존재하는 경우에는 각 노선의 공급량을 누적하였다. 전체 버스 대수 역시 동일한 방식으로 산정한 후 이를 바탕으로 연결구간별 저상버스 비율을 산출하였다(그림 4). 단일 생활권 내에서만 운행되는 노선은 생활권 간 연결을 형성하지 못하므로 분석 대상에서 제외하였다.

그림 4.

구간단위 저상버스 비율 (%)

3) 분석 방법론

(1) 이변량 국지적 Moran’s I

본 연구는 이용 형평성 취약 격자 도출을 위해 이변량 국지적 Moran’s I(Bivariate Local Moran’s I)를 활용하였다. 이는 저상버스 공급과 교통약자 수요 간의 국지적 공간 상관을 고려함으로써, 수요 대비 공급이 상대적으로 부족한 LH 유형 격자를 식별하기 위함이다.

이변량 국지적 Moran's I는 특정 위치 i에서의 한 변수 값과 이웃 지역에서의 다른 변수의 공간 시차 사이의 관계를 포착하는 기법으로, 본 연구에서는 변수 x를 격자 단위 저상버스 비율, 변수 y를 교통약자 수요로 설정하고, Queen 1차 인접성에 기반한 공간 가중 행렬을 활용하여 산출하였다. 두 변수는 표준화 후 분석에 활용하였다.

이에 따라 격자 i에서의 이변량 국지적 Moran’s I은 수식 (1)와 같이 변수 x에 대한 격자 i의 표준화된 값 xi과 변수 y의 이웃 값들에 대한 공간 시차를 의미하는 ∑jwijyj의 곱으로 정의되며, 계산된 결과를 활용하여 이변량 LISA(Bivariate LISA) 분석을 수행하였다(Anselin, 1995; 임형준, 2019; 심지윤･이재현, 2025). 각 격자는 이변량 LISA 분석을 통해 저상버스 공급 수준과 교통약자 수요 간의 상대적 결합 양상에 따라 HH, HL, LH, LL의 네 가지 유형으로 분류된다. 이 중 LH 유형은 저상버스 비율이 평균보다 낮은 반면, 이웃 격자에 분포한 교통약자 인구는 평균보다 높은 격자로, 교통약자 수요 대비 저상버스 공급이 상대적으로 부족한 이용 형평성 취약 격자로 해석할 수 있다. 이에 본 연구에서는 LH 유형으로 분류된 격자를 저상버스 도입 시 변화의 주요 대상으로 설정하였다.

(2) 사분면 분석 및 마할라노비스 거리 기반 이상치 탐지

이용 형평성 취약 구간 도출을 위해 본 연구는 저상버스 공급 수준과 교통약자 수요 간 불균형을 파악할 수 있는 사분면 분석을 적용하였다. 선형 단위에서의 기본적인 이변량 공간자기상관 분석 방법인 BiFlow LISA는 이웃 구간의 정의에 대상 구간 자체를 포함하지 않아, 각 연결 구간 자체의 수요-공급 상태를 종합적으로 평가하는 데 일부 어려움이 있다(Tao and Thill, 2020). 이에 본 연구는 생활권 간 연결 구간 내부의 저상버스 공급과 교통약자 통행 수요 간 직접적인 불균형 상태를 평가하는 데 목적이 있으므로, 대상 구간과 이웃 구간을 모두 고려하여 각 구간의 수요와 공급 상태를 직접 비교하고, 이를 직관적으로 파악할 수 있는 사분면 분석이 적합하다고 판단하였다. 또한 사분면 분석은 이변량 관계의 분포적 특성을 포착해 취약 상태를 분류한다는 점에서 격자 단위 이변량 LISA와 일관된 분석 틀을 제공하며, 선형 단위 데이터의 이변량 분석에서도 활용될 수 있다 (박지호･남광우, 2015; 오유승 등, 2026). 이를 바탕으로 본 연구는 각 구간의 수요-공급 상태를 사분면으로 분류한 후, 마할라노비스 거리 기반 이상치 탐지를 결합하여 이용 형평성 취약 구간을 도출하였다.

구체적으로, X축은 생활권 i와 생활권 j를 연결하는 구간을 통과하는 버스 노선의 저상버스 비율, Y축은 이웃으로 정의된 구간에서 관측된 장애인 콜택시의 평균 통행 횟수로 설정하였다. 여기서 이웃으로 정의된 구간은 ’생활권 i와 생활권 j 연결 구간’ 및 ‘생활권 i와 생활권 j의 이웃 생활권을 연결하는 구간’, ‘생활권 i의 이웃생활권과 생활권 j를 연결하는 구간’으로 정의하였다 (그림 5). 이때 생활권 i와 j의 이웃은 각각 Queen 1차 인접성에 기반하여 산정되었다. 이후 X, Y의 평균을 기준으로 각 구간을 HH, HL, LH, LL의 네 가지 유형으로 분류하였다. 이 중 LH 유형은 저상버스 공급 수준이 평균보다 낮은 반면, 교통약자 수요는 평균보다 높은 수요-공급 불균형 구간으로 정의되며, 이를 이용 형평성 측면에서 개선이 필요한 취약 구간으로 간주하였다.

그림 5.

구간 단위 분석에서의 이웃 구간 정의

사분면 분류 이후, 본 연구는 전체 생활권-생활권 구간 분포를 기준으로 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)를 활용한 다변량 이상치 탐지를 수행하였다. 마할라노비스 거리는 변수의 분산과 상관관계를 동시에 고려하여 관측치가 평균 벡터로부터 얼마나 떨어져 있는지를 측정하는 지표이며, 다변량 정규성을 엄격히 가정하지 않더라도 이상치 탐지에 활용할 수 있다(Mahalanobis, 1936; Donovan and Work, 2017). 본 연구에서는 각 구간 i를 저상버스 비율과 교통약자 통행 수요로 구성된 2차원 관측 벡터 zi로 정의하고(수식 2), 전체 구간의 평균 벡터로부터의 마할라노비스 거리 Di를 산출하였다(수식 3).

Di는 해당 구간이 평균적인 수요–공급 관계로부터 얼마나 벗어나 있는지를 나타내는 척도로, 값이 클수록 저상버스 공급과 교통약자 수요의 결합 패턴이 전체 구간의 일반적인 분포에서 벗어난 극단적인 상태임을 의미한다(Li et al., 2016). 이후 Di의 분포상 상대적으로 극단적인 값을 나타내는 이상치 식별을 위해 분포의 상위 5%를 임계값으로 설정하고, 사분면 분석 결과와 결합하여 LH 유형에 속하면서 동시에 마할라노비스 거리 기준 이상치로 분류된 구간을 정책 개입 시나리오 분석의 주요 대상으로 설정하였다.

(3) 저상버스 도입 시나리오별 개선효과 확인

본 연구는 동일한 예산 제약 조건 하에서 저상버스 배치 전략의 차이가 교통약자 이용 형평성 변화에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 한다. 이를 위해 2023년 기준 저상버스 운행 현황을 기초 자료로 활용하여, 한정된 신규 자원을 추가 배치할 때 적용 가능한 총 네 가지 노선 선정 시나리오를 구축하였다.

이때 시나리오 분석의 실효성을 확보하기 위해서는 실제 정책 현장에서 가용한 도입 자원의 규모를 객관적으로 추정하는 과정이 선행되어야 한다. 서울시의 저상버스 도입 지원금 집행 내역(2021~2025년)에 따르면 총 2,657대, 연평균 약 531대에 대한 보조금이 지급되었으나, 이는 내구연한 만료에 따른 기존 저상버스의 대차 물량을 포함한 수치이다(서울특별시, 2023b; 서울특별시, 2026a). 이에 보급 확산의 실질 효과를 파악하기 위해 동 기간 저상버스 인가대수의 순 증가분을 확인한 결과, 인가대수는 4,419대에서 5,439대로 총 1,020대 증가하였으며, 이는 연평균 약 255대의 고상버스가 저상버스로 순수하게 전환되었음을 의미한다(서울특별시, 2026b). 이러한 실증적 근거를 바탕으로 연간 255대를 시나리오 분석의 도입 물량으로 설정하였다.

이에 따라 본 연구는 전체 차량의 인가대수를 고정한 상태에서 기존 고상버스를 저상버스로 대체하는 방식을 채택함으로써 버스 총량 증가에 따른 왜곡 가능성을 통제하였다. 신규 저상버스의 구체적인 배분에는 시나리오별로 다음의 알고리즘을 일관되게 적용하였다. 우선 각 시나리오가 제시하는 선정 기준에 따라 대체 대상 노선의 우선순위를 도출하였다. 이후 최우선 순위 노선부터 해당 노선의 고상버스 물량을 저상버스로 순차적으로 교체하며, 이를 연간 도입 한계 물량인 255대에서 차감하였다. 이 과정을 차순위 노선에서도 반복하되, 특정 노선의 교체 필요 대수가 잔여 가용 물량을 초과하여 가용 자원이 고갈되는 시점에 도달하면 해당 노선에는 남은 잔여분만을 할당한 후 저상버스 대체를 종료하였다.

이러한 배분 알고리즘을 바탕으로 저상버스 도입 노선의 선정 기준에 따른 총 네 가지 시나리오를 다음과 같이 설정하였다.

먼저 ① 무작위 배치 시나리오는 별도 기준 없이 임의의 노선을 저상버스 대체 대상으로 선정한다. 무작위 배치는 개입 기준에 따른 효과를 분리하여 평가하기 위한 가장 중립적인 비교 기준으로 활용되어 왔다(Pereira et al., 2019). 이에 본 시나리오는 정책적 판단 기준이 부재한 상황을 가정한 통제 시나리오로 설정하였다.

② 운수회사 단위 배치 시나리오는 전체 보유 차량 대비 저상버스 비율이 낮은 운수회사를 우선 선정한 후, 해당 운수회사 내에서 저상버스 비율이 낮은 노선 1개를 대체 대상으로 도출한다. 운영주체 단위의 저상버스 도입은 「대중교통의 육성 및 이용촉진에 관한 법률」 및 관련 시행령에 따라 운수회사 단위의 차량 구성과 서비스 수준을 평가하는 제도적 맥락과 연결된다(조규석･박원일, 2013). 이에 본 시나리오는 노선이 아닌 운수회사 단위의 형평성 개선 논리를 반영한 비교 기준으로 설정하였다.

③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오는 노선별 저상버스 보유 비율이 낮은 노선을 저상버스 대체 대상으로 선정한다. 선행 연구는 노선의 공간적 구조를 변경하지 않고 수요를 직접 고려하지 않은 상태에서 노선별 공급 수준의 재배치를 통해 정책 효과의 변화를 분석한 바 있다(Ruiz et al., 2017). 이에 본 시나리오는 공급 중심 배치가 형평성 개선에 어떠한 차이를 가져오는지 비교하기 위한 기준으로 설정하였다. 노선별 저상버스 비율이 동일한 경우에는 저상버스 대수가 더 적은 노선을, 이 또한 동일할 경우 전체 버스 대수가 더 많은 노선을 우선적으로 고려하였다.

마지막으로 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오에서는 LH 유형으로 분류된 격자 또는 구간을 가장 많이 공유하는 노선을 교통약자 수요가 집중된 노선으로 간주하고, 이를 저상버스 우선 대체 대상으로 선정한다. 이 시나리오는 교통약자의 공간적 수요를 직접 반영한 도입 방안에 해당한다.

시나리오별 저상버스 대차 가정을 바탕으로 격자 및 구간 단위 공급 지표를 재산출하여 저상버스 도입 효과를 정량화하였다. 특히 배치 전략에 따른 형평성 개선 효과를 종합적으로 검토하기 위해 총 네 가지 평가지표를 구성하였다. 본 연구는 배치 전략의 효과를 ① 공급 규모(효율성, △SR), ② 취약 집단 내 공급 집중(수직적 형평성, △BLH), ③ 전 분포의 균등도(수평적 형평성, △G), ④ 취약 유형 비중의 감소(재분배 커버리지, △VR) 네 가지 차원으로 평가하였다. 이 구성은 총량 변화(효율성)와 분배 양상(형평성)을 분리하여, 동일한 자원 투입 조건에서 시나리오 간 차별성을 다각적으로 진단할 수 있도록 한다.

수식 (4)의 SR은 분석 대상 전체 격자 및 구간(N) 내 총 교통약자 수요(∑wi) 대비 공급된 저상버스 총 대수(∑li)의 비율로 정의된다. 이는 교통약자 1명당 제공되는 평균 저상버스 공급 수준을 의미한다. △SR은 투입된 자원이 전체 공간 전반의 공급 수준을 얼마나 끌어올렸는지를 측정하는 지표로, 시나리오 적용 전후의 SR 변화량으로 정의된다. 이는 저상버스의 총량 측면에서의 정책효과를 진단하며, 공간 전반의 저상버스 공급 수준이 얼마나 향상되었는지를 파악하기 위해 활용된다. 단 모든 시나리오가 동일한 도입 물량(255대)을 투입하므로△SR의 양적 변화 자체는 자명하며, 시나리오 간 미세 차이는 노선의 공간적 분포에 따른 버퍼 중복 효과를 반영한다.

수식 (5)의 BLH는 정책 도입 이전 식별된 초기 LH 유형 격자 및 구간 집합(SLH) 내 평균 저상버스 비율로 정의된다. 이는 전체 공간이 아닌 정책의 우선 개입 대상에 한정된 공급 수준을 측정한다.△BLH는 시나리오 적용 전후의 BLH 변화량으로, 한정된 저상버스 자원이 기존 취약 공간에 시나리오별로 얼마나 집중적으로 확충되었는지를 파악하기 위해 활용된다. 이는 Rawls(1971)의 차등의 원칙 및 수직적 형평성과도 직접적으로 연결되며, 이러한 관점에서 우선 개입이 요구되는 취약 집단에 한정된 저상버스 공급 수준을 측정한다.

또한 수식 (6)의 G는 수식 (4)의 개별 격자 및 구간의 공급/수요 비율(SRi=liwi)을 기반으로 산출한 지니계수(Gini Coefficient)로 정의된다. 이는 저상버스 자원이 공간 전반에 얼마나 균등하게 분배되어 있는지를 측정한다. 수식 (6)의△G는 시나리오 적용 전후의 G의 감소 폭으로, 시나리오별 저상버스 공급 불균형 완화 효과를 파악하기 위해 활용된다. 이는 특정 공간에 자원이 편중되지 않고 전역적으로 균등하게 분배되었는지를 진단한다는 점에서 수평적 형평성과 연결되는 정책 효과 지표이다.

수식 (7)의 VR은 전체 격자 또는 구간(nAlltype) 중 수요-공급 불균형 상태인 LH 유형(nLH)의 비중으로 정의된다. 시나리오 적용 후에는 갱신된 공급 자료를 바탕으로 이변량 국지적 Moran's I와 사분면 분석을 재실행하여 LH 유형 집합을 다시 도출한다. 저상버스 공급 총량이 증가하면 평균 공급 기준선도 함께 상승하여 새로운 취약 공간이 도출될 수 있으므로,VR은 시나리오 적용 후 재편된 공간 구조에서 상대적 취약 공간의 규모를 추적한다. △VR은 정책 적용 후 재편된 공간 구조에서 취약 공간의 규모가 얼마나 감소하였는지를 측정하는 재분배 커버리지 지표이며, 시나리오 적용 전후의 VR 변화량으로 정의된다. 이는 정책 적용 후의 갱신된 공간 분포에서 전반적인 취약성이 얼마나 해소되었는지를 진단한다.

4. 분석 결과

1) 저상버스 이용 형평성 취약 격자 및 구간 도출

격자 단위 분석에서는 버스 서비스권역에 속하는 전체 31,200개 격자를 대상으로 이변량 LISA 분석을 수행하고, 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의한 군집 유형을 확인하였다. 이때 통계량의 유의성은 999회 몬테카를로 순열 검정을 통해 산출된 p-value를 기준으로 판단하였다. 그 결과 LH 유형 격자는 1,403개로 확인되었으며, HH, HL, LL 유형은 각각 1,875개, 3,131개, 2,572개로 나타났다. HH 유형은 서북부 및 동북부와 도심부 일부에서, HL 유형은 도심부와 강남구, 서초구, 송파구 등에서 주로 관측되었고, LL 유형은 도시 외곽부를 중심으로 서울 전역에 산발적으로 분포하였다(그림 6).

그림 6.

격자 단위 이용 형평성 분석 결과

그 중 LH 유형 격자는 동북부와 동남부, 서남부 지역에 집중적으로 분포하는 것으로 나타났다. 동북부 지역에서는 강북구, 노원구, 도봉구, 성북구 및 중랑구 일부 지역에 LH 유형 격자가 다수 관측되었으며, 동남부에서는 강동구에 LH유형 격자가 집중되는 것으로 확인되었다(그림 7).

그림 7.

이용 형평성 취약 격자 도출 결과

구간 단위 분석에서는 전체 3,497개의 생활권–생활권 연결구간을 대상으로 사분면 분류를 수행한 후, 마할라노비스 거리 기준 상위 5%에 해당하는 175개 구간을 이상치 구간으로 식별하였다. 이상치 구간 중 LH 유형은 83개, HH 유형과 LL 유형은 각각 58개, 34개로 나타났으며, HL 유형은 관측되지 않았다. HH 유형 이상치 구간은 서북부 및 동북부 지역을 중심으로, LL 유형은 생활권 간 거리가 비교적 긴 연결 구간에서 주로 확인되었다(그림 8).

그림 8.

구간 단위 이용 형평성 분석 결과

LH 유형 이상치 구간은 서울 전역에 고르게 분포하기보다는, 특정 지역생활권을 중심으로 한 연결구간이나 인접 지역생활권 간 통행이 집중되는 구간을 따라 반복적으로 관측되는 경향을 보였다. 구체적으로 성산생활권을 중심으로 한 서북부 지역생활권 내 연결, 상계, 중계, 하계, 월계, 마들, 신내망우 등 동북부 지역생활권 간 연결, 고척개봉, 구로신도림, 대림, 목동, 신월, 신정으로 이어지는 서남부 지역생활권 내 연결에서 집중적으로 확인되었으며, 거여마천, 고덕, 길동둔춘, 암사 등 동남부 일부 지역생활권 간 연결에서도 확인되었다(그림 9).

그림 9.

이용 형평성 취약 구간 도출 결과

2) 교통약자의 수요를 고려한 저상버스 도입 시 개선효과 확인

(1) 저상버스 대체 노선 선정

본 연구는 연간 255대라는 한정된 예산 제약 하에 저상버스 배치 전략에 따른 이용 형평성 개선 효과를 분석하기 위해, 앞서 제시한 네 가지 시나리오 기준에 따라 저상버스 대체 노선을 선택하였다. ① 무작위 배치 시나리오에서는 총 23개 노선이 대체 대상에 포함되었고, ② 운수회사 단위 배치 시나리오에서는 29개 노선, ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오에서는 가장 적은 12개 노선이 도출되었다. 그리고 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오의 경우, 공간 분석을 통해 식별된 취약 지점을 가장 많이 통과하는 노선을 우선순위로 선별하였고, 이에 따라 격자 단위 분석 기준에서는 총 22개 노선, 구간 단위 분석 기준에서는 총 24개 노선이 저상버스 대체 노선으로 선정되었다(표 1).

(2) 시나리오별 이용 형평성 개선 확인

본 연구는 각 시나리오별 선정 기준에 따라 저상버스 대체 노선을 차등적으로 선정한 후, 네 가지 평가지표를 활용하여 격자 단위의 형평성 개선 효과를 실증적으로 검증하였다.

먼저 교통약자 수요 대비 저상버스 공급 수준(△SR)은 모든 시나리오에서 현황 대비 증가하여, 배치 전략과 무관하게 255대 추가 도입이 전반적인 공급 수준을 끌어올림을 확인하였다. 시나리오 간 변화 폭은 ① 무작위 배치 시나리오 +0.020, ② 운수회사 단위 배치 시나리오 +0.016, ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오 +0.019, ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오 +0.027 순으로 시나리오 ④에서 가장 큰 증가가 관찰되었다. 다만 모든 시나리오가 동일한 도입 물량(255대)을 투입하므로ΔSR의 양적 개선은 자명하며, 시나리오 간 미세 차이는 노선의 공간적 분포에 따른 버퍼 중복 효과를 반영한다.

초기 취약 유형 내 저상버스 비율(△BLH)은 시나리오 간 변별력이 가장 뚜렷하게 나타난 지표이다. 해당 지표는 ① 무작위 배치 시나리오 60.41%(+7.61%p), ② 운수회사 단위 배치 시나리오 59.54%(+6.74%p), ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오 62.50%(+9.70%p)로 일정 수준의 개선을 보였으나, ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오는 67.22%(+14.42%p)로 타 시나리오 대비 4.72~7.68%p 더 높은 개선 폭을 보였다. 이는 교통약자 수요를 직접 반영한 배치가 취약 지역 내 저상버스 보급률을 실질적으로 제고하는 데 효과적일 수 있음을 시사한다.

교통약자 수요 대비 저상버스 공급의 지니계수(△G)는 모든 시나리오에서 현황 대비 감소하여 공급 분포의 불균등도가 전반적으로 완화되었으나, 시나리오 간 개선 정도에는 차이가 있었다. ② 운수회사 단위 배치 시나리오는 –0.001로 개선 효과가 가장 미미하였으며, ① 무작위 배치 시나리오 역시 –0.004에 그쳤다. 반면 ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오와 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오는 공통적으로 –0.006을 기록하며 가장 큰 폭의 개선이 관찰되었다. 다만 시나리오 ③과 시나리오 ④의△G가 동률(-0.006)임에도△BLH에서는 시나리오 ④가 시나리오 ③보다 4.72%p 높았다. 이는 전역적 분포 균등화 효과는 유사하더라도 시나리오 ④의 자원 분배가 취약 지역에 더 집중되었음을 의미한다. 마지막으로 전체 지역 내 취약 유형 비율(△VR)은 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오에서 3.52%(–0.98%p)로 가장 큰 감소를 보였으며, 이는 타 시나리오 대비 0.52~1.27%p 낮은 수치이다. 이상의 결과를 종합하면, 세 가지 형평성 지표 모두에서 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오의 개선 폭이 상대적으로 크게 나타났으며, 이는 저상버스 배치 기준 설계 시 교통약자 수요 반영 정도를 주요 원칙으로 고려할 필요가 있음을 시사한다(표 2).

이상의 결과를 통제 시나리오인 ① 무작위 배치 시나리오와 비교할 경우, ② 운수회사 단위 배치 시나리오는△SR –0.004,△BLH –0.87%p,△G +0.003,△VR +0.21%p로 네 지표 모두에서 무작위 배치와 같거나 낮은 수준에 머물렀다. ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오는△SR –0.001,△BLH +2.09%p,△G –0.002,△VR –0.54%p로 일정 수준의 추가 개선을 보였으며, ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오는△SR +0.007,△BLH +6.81%p,△G –0.002,△VR –1.06%p로 4개 지표 모두에서 상대적으로 큰 추가 개선이 관찰되었다. 이는 교통약자 수요를 직접 반영한 배치가 일반적 자원 투입 효과를 넘어선 표적 개입 효과가 산출될 수 있음을 의미한다(표 2).

△BLH가 높아진 격자의 공간적 분포는 시나리오 전반에서 유사한 경향을 보였다. 개선 격자는 동북부 지역에서 노원구 상계역을 중심으로 상계2동 및 상계5동 내 아파트와 저층 주거 건물이 혼재된 지역, 그리고 강북구 화계역과 삼양역을 연결하는 삼양로 및 가오리역 인근에서 주로 관찰되었다. 한편 서남부 지역에서는 양천구 신월5동과 강서구 화곡1동 및 화곡3동에 걸친 저층 주거 건물 밀집 지역, 개봉역 남측의 아파트 밀집 지역, 가양역과 인근 아파트 단지에서 개선 격자가 집중적으로 나타났다. 다만 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오는 다른 시나리오와 비교할 때, 동북부 지역에서 형평성 개선 격자가 상대적으로 광범위하게 관찰되는 차별성을 보였다. 특히 강북구 수유역과 도봉구 쌍문역을 연결하는 도봉로 인근, 수유2동 내 아파트 밀집 지역, 인수동 내 저층 주거 건물 밀집 지역, 중랑구 신내1동과 신내2동을 관통하는 신내로 인근 등 동북부 지역에서 집중적으로 관찰되었으며, 동남부 지역의 강동구 강동역과 굽은다리역을 연결하는 도로 인근 저층 주거 건물 밀집 지역에서도 개선 격자가 분포하였다(그림 10). 시나리오 적용 후 서울특별시 전역에서 취약 유형 격자가 가장 큰 폭으로 감소한 시나리오 또한 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오로 확인되었다(그림 11).

그림 10.

시나리오 적용 후 격자 단위 초기 취약 유형 내 저상버스 비율 (%)

그림 11.

시나리오 적용 후 전체 격자 내 취약 유형 분포

구간 단위 분석에서도 교통약자 수요 대비 저상버스 공급 수준(△SR)은 모든 시나리오에서 시나리오 이전 대비 증가하였다. ① 무작위 배치 시나리오(+0.010), ② 운수회사 단위 배치 시나리오(+0.010), ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오(+0.010)는 동일한 개선 효과를 보였으며, ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오(+0.012)는 타 시나리오 대비 0.002 높은 개선 효과를 보였다. 다만 격자 단위 분석과 동일하게 모든 시나리오의 도입 물량이 255대로 고정되어 있어 △SR의 양적 개선 자체는 자명하며, 시나리오 간 미세 차이는 노선의 공간적 분포에 따른 효과를 반영한다.

초기 취약 유형 내 저상버스 비율(△BLH)에서는 시나리오 간 차이가 보다 뚜렷하게 확인되었다. ① 무작위 배치 시나리오 50.62%(+5.01%p)는 초기 취약 구간 내 저상버스 비율의 증가 폭이 가장 낮았으며, ② 운수회사 단위 배치 시나리오 57.96%(+12.35%p)와 ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오 57.15%(+11.54%p)는 일정 수준의 증가를 보였다. 반면 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오는 76.04%(+30.43 %p)로 상대적으로 큰 증가 폭이 관찰되었으며, 이는 타 시나리오 대비 18.08~25.42%p 높은 수치이다.

교통약자 수요 대비 저상버스 공급의 지니계수(△G) 또한 모든 시나리오에서 일정 수준의 개선이 나타났으나, 개선 폭에는 차이가 있었다. ① 무작위 배치 시나리오 –0.001, ② 운수회사 단위 배치 시나리오 –0.003, ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오 –0.006 순으로 개선 효과가 점진적으로 커졌으며, ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오는 –0.008로 가장 큰 폭의 개선이 관찰되었다. 전체 지역 내 취약 유형 비율(△VR)은 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오에서 1.63%(–0.74%p)로 가장 큰 감소 폭이 확인되었으며, 이는 타 시나리오 대비 0.34~0.83%p 낮은 수치이다. 격자 단위와 마찬가지로 세 가지 형평성 지표 모두에서 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오가 상대적으로 큰 개선을 보였으며, 이러한 결과는 구간 단위에서도 교통약자 수요 반영 배치가 타 시나리오 대비 형평성 개선에 유효하게 작동할 수 있음 보여준다(표 3).

이상의 결과를 통제 시나리오인 ① 무작위 배치 시나리오와 비교할 경우, ② 운수회사 단위 배치 시나리오는△SR 0.01,△BLH +7.34%p,△G –0.002,△VR –0.49%p의 추가 개선을, ③ 공급 부족 노선 우선 배치 시나리오는△SR 0.01,△BLH +6.53%p,△G –0.005,△VR –0.26%p의 추가 개선을 보였다. ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오는△SR +0.012,△BLH +25.42%p,△G –0.007,△VR –0.83%p로 4개 지표 모두에서 가장 큰 추가 개선을 기록하였다. 이는 격자 단위와 동일한 패턴으로, 수요를 직접 반영한 배치 전략의 표적 개입 효과가 구간 단위에서도 일관되게 확인됨을 보여준다(표 3).

△BLH가 높아진 구간의 공간 분포는 공통적으로 동북부 및 서남부 지역의 생활권 간 구간을 중심으로 관찰되었다. 다만 공항･방화 생활권을 중심으로 하는 서남부 지역 내 연결 구간에서는 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오에서만 이용 형평성 개선이 확인되었고, 동북부 지역에서는 대부분의 구간에서 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오의 개선 효과가 타 시나리오 대비 두드러지게 관찰되었다(그림 12). 격자 단위 분석과 유사하게, 시나리오 적용 후 서울특별시 전역에서 취약 유형 구간이 가장 큰 폭으로 감소한 시나리오 또한 ④ 교통약자 수요 대응 배치 시나리오로 확인되었다(그림 13).

그림 12.

시나리오 적용 후 구간 단위 초기 취약 유형 내 저상버스 비율 (%)

그림 13.

시나리오 적용 후 전체 구간 내 취약 유형 분포

5. 결론

본 연구는 2023년 서울특별시를 대상으로 교통약자 수요 대비 저상버스 공급이 부족한 이용 형평성 취약 공간을 격자 및 구간 단위로 도출하였다. 그 결과 격자 단위에서는 격자 단위에서는 동북부의 강북구, 노원구, 도봉구, 성북구, 중랑구 일부 지역, 동남부의 강동구, 서남부의 강서구, 구로구, 양천구 일대에 취약 격자가 집중적으로 분포하였다. 구간 단위에서는 성산생활권을 중심으로 한 서북부 지역생활권 내 연결, 상계, 중계, 하계, 월계, 마들, 신내망우 등 동북부 지역생활권 간 연결, 고척개봉, 구로신도림, 대림, 목동, 신월, 신정으로 이어지는 서남부 지역생활권 내 연결, 그리고 거여마천, 고덕, 길동둔춘, 암사 등 동남부 일부 지역생활권 간 구간이 취약함을 확인하였다.

이후 본 연구는 동일한 저상버스 도입 물량(연간 255대) 하에서도 노선 선정 기준에 따라 이용 형평성 개선 효과가 상이하게 나타날 수 있음을 실증적으로 확인하였다. 교통약자 수요가 집중된 취약 지역 및 구간을 우선 대상으로 노선을 선정할 때 격자･구간 단위 모두에서 세 가지 형평성 지표(취약지 내 저상버스 비율, 공급 분포 지니계수, 취약 유형 비율) 전반에 걸쳐 상대적으로 큰 개선 효과가 관찰되었다. 반면 수요를 직접 반영하지 않은 배치 전략은 통제 기준인 무작위 배치와 유사하거나 낮은 수준의 개선에 그쳤다. 이러한 결과는 향후 저상버스 도입 정책이 단순한 보급률 확대라는 양적 목표에 머무르기보다, 교통약자의 공간적 수요를 우선적으로 반영하는 방향으로 배치 기준의 설계 원칙을 재정립해야 한다는 정책적 방향성을 제시한다.

이러한 정책 설계 원리는 실제 저상버스 도입 제도가 어떠한 기준에 따라 작동하는지에 대한 제도적 검토와도 연결된다. 특히 교통약자 수요가 높은 지역 및 구간을 통과하는 노선에 저상버스가 우선 배치되도록 유도하는 정책적 장치가 수반될 때 저상버스 도입 효과는 보다 실질적으로 확대될 수 있을 것이다.

본 연구의 결과는 현행 저상버스 도입 관련 지원금 제도가 수요와 공급의 정합성을 충분히 고려하지 못한다는 제도적 한계와 연결될 수 있다. 현재의 보조금 지원은 운수회사가 저상버스를 선구매한 이후 보조금을 신청하면 동일한 금액의 보조금이 사후적으로 지원되는 구조이며, 최근 국토교통부의 제도 개선 방향 역시 저상버스의 성능 및 편의시설에 따른 차등 지급을 주요 내용으로 한다(김민정, 2025). 기존 제도와 개선안은 각각 동일 금액 지원과 차량 이용 편의 측면의 형평성 개선이라는 점에서 의미가 있으나, 민간 운수회사가 교통약자 수요가 집중된 취약 지역 및 구간에 저상버스를 우선적으로 투입하도록 유도할 실질적 경제적 유인은 제공하지 못한다. 이는 운수회사가 자발적으로 취약 노선에 저상버스를 우선 투입하도록 유도하는 정책적 마중물이 필수적임을 시사한다. 따라서 단순 일괄 보조를 넘어, 이용 형평성 취약 지역 및 구간을 통과하는 노선에 저상버스를 투입할 경우 보조금을 차등 또는 추가 지원하거나 운수회사 전반에 대한 세제 혜택 및 인센티브를 부여하는 등 수요 기반 우선순위를 실질적으로 유도하는 제도 개편이 수반되어야 한다. 이러한 제도 개편은 취약 공간 내 공급 집중도(△BLH)의 개선과 취약 공간 규모 자체의 축소(△VR) 등으로 이어질 수 있으며, 이는 한정된 자원이 가장 취약한 집단에 우선 배분되어야 한다는 분배 정의의 원칙과 연결된다. 즉, 저상버스의 배치 과정에서의 경제적 유인 체계의 설계는 한정된 예산 내에서 민간의 참여를 이끌어내어 저상버스 도입 효과를 실질적으로 증대시킴으로써, 궁극적으로 교통약자의 자유로운 이동을 보장하는 핵심 기반이 될 것이다.

본 연구는 저상버스 도입 노선의 선정 기준에 따른 이용 형평성 개선 효과의 차이를 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있으나, 다음의 몇 가지 한계를 지닌다. 우선 본 연구는 시내버스 노선을 중심으로 수행되었으며, 마을버스는 저상버스 도입 대수에 대한 데이터 확보의 한계로 인해 분석 대상에서 제외되었다. 또한 교통약자의 이동 수요 자료로 1개월(2023년 10월) 분량의 장애인 콜택시 호출 자료를 활용하였다는 점에서, 향후 더 긴 시간적 범위의 통행 자료를 활용하여 분석의 정밀도를 보완할 필요가 있다. 다음으로 버스정류장 주변의 지하철역 유무 등 교통약자 관점의 접근성이 높은 정류장을 우선 선별하지 못하였다. 이는 본 연구의 목적이 저상버스 배치 기준 차이에 따른 효과 비교와 정책 방향 제시에 집중되었기 때문이다. 다만 정류장의 공간적 입지 조건에 따라 교통약자의 접근성이 상이하므로, 향후에는 접근성이 높은 정류장을 사전에 식별하여 저상버스 배치의 우선 대상으로 선정하는 접근이 필요하다. 나아가 본 연구의 시나리오 설계는 취약 지역을 식별하는 기준과 시나리오 개입 기준이 동일한 변수를 기반으로 작동하는 내생성을 가지며, 각 시나리오 간 통제된 비교 조건을 엄격하게 유지하기 위해 본 분석에 직접 사용되지 않은 외생적 지표를 보조 시나리오로 활용하지 못하였다. 향후 연구에서는 외생적 지표를 추가하여 정책 비교의 독립성을 한층 보강하는 다각적 후속 분석이 수반되어야 할 것이다. 마지막으로 본 분석은 특정 시점의 네트워크 구조와 수요 분포를 기준으로 한 시뮬레이션 결과에 기반하고 있어, 장기적인 도시 구조 변화, 교통약자 분포 변화, 노선 개편 등의 동태적 요인을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구의 정책적 시사점은 확정적인 단일 배치 기준의 도출보다는 저상버스 도입 과정에서의 우선순위 설정 원칙으로 이해하는 것이 적절하며, 본 연구의 분석 결과 또한 향후 수요 기반 배치 기준 설계의 방향성을 제시한 것으로 받아들일 필요가 있다.

그럼에도 본 연구는 제한적인 저상버스 도입 여건에서도 노선 선정 기준에 따라 형평성 개선 효과가 구조적으로 달라질 수 있음을 정량적으로 제시하였다. 이는 서울특별시뿐만 아니라, 유사한 자원 및 예산의 제약이 있는 타 지자체, 특히 지하철 등 대안적 대중교통이 제한적이고 저상버스 도입률이 낮은 지방 중소도시에서도 저상버스 배치 전략을 설계하는 과정에서 기초 근거로 활용될 수 있을 것이다.